發(fā)布時間：2019-04-11 08:27

【摘要】：提出一種基于P2P網(wǎng)絡(luò)病毒特征跟蹤的P2P網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法,通過采集網(wǎng)絡(luò)中的病毒文件的特有特征,以及一定的關(guān)聯(lián)性,運用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行關(guān)聯(lián)特征的的學(xué)習(xí),捕捉P2P網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的非線性規(guī)律,并通過網(wǎng)絡(luò)入侵KDD CUP 99數(shù)據(jù)集對該算法進行驗證性實驗,結(jié)果表明,相對于其它網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法,該方法學(xué)習(xí)速度快,檢測正確率高、漏報率與誤報率低,是一種高效、實時、好的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。
[Abstract]:This paper proposes a P2P network intrusion detection method based on virus feature tracking in P2P network. By collecting the unique features of virus files in the network and some relevance, genetic algorithm is used to optimize the BP neural network to study the association features. The nonlinear rule of P2P network intrusion data is captured and verified by the network intrusion KDD CUP 99 data set. The results show that compared with other network intrusion detection methods, the proposed method has faster learning speed and higher detection accuracy. False positive rate and false positive rate are low, it is an efficient, real-time, good network intrusion detection method.
【作者單位】： 揚州市職業(yè)大學(xué);
【基金】：江蘇省高等教育教學(xué)改革研究課題(2011JSJG440)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2456253